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“大语言模型”的版本间的差异

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大语言模型(Large Language Model)是指在[[人工智能]]领域,特别是[[自然语言处理]](NLP)中使用的一种基于大量数据训练的模型。这些模型旨在理解和生成人类语言,包括中文、英文等多种语言。在大数据时代,这些模型可以利用海量的文本数据进行训练,从而更好地理解、生成和处理自然语言。
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大语言模型通常采用[[深度学习]]技术,如[[神经网络]]和Transformer架构。通过在大量文本数据上进行预训练和微调,模型可以学会捕捉到词汇、语法、语义等各个层面的信息。这使得大语言模型在很多自然语言处理任务上表现出卓越的性能,如机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等。
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[[Category:时政词汇]]
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[[Category:人工智能]]

2023年3月27日 (一) 23:17的版本

大语言模型(Large Language Model)是指在人工智能领域,特别是自然语言处理(NLP)中使用的一种基于大量数据训练的模型。这些模型旨在理解和生成人类语言,包括中文、英文等多种语言。在大数据时代,这些模型可以利用海量的文本数据进行训练,从而更好地理解、生成和处理自然语言。

大语言模型通常采用深度学习技术,如神经网络和Transformer架构。通过在大量文本数据上进行预训练和微调,模型可以学会捕捉到词汇、语法、语义等各个层面的信息。这使得大语言模型在很多自然语言处理任务上表现出卓越的性能,如机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等。

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